分布式系统和大数据处理平台是目前业界关注的热门技术。

1.RabbitMQ

RabbitMQ是一个支持AMQP的开源消息队列实现，由Erlang编写，因以高性能、高可用以及可伸缩性出名。它支持多种客户端，如:Java、Python、PHP、Ruby、.NET、JavaScript等。

它主要用于分布式系统中存储和转发消息，方便组之间的解耦，消息的发送无需知道消息使用者的存在，反之亦然。

AMQP架构中有两个主要组件:Exchange和Queue，两者都在服务端，又称Broker，由RabbitMQ实现。客户端通常有Producer和Consumer两种类型。

在使用RabbitMQ过程中需要注意的是，它将数据存储在Node中，默认情况为hostname。因此在使用docker run指令运行容器的时候， 应该通过-h/--hostname参数指定每一个rabbitmq daemon运行的主机名。这样可以轻松得地管理和维护数据了:

 用户使用rabbitmqctl工具进行远程管理，或跨容器管理的时候，会需要设置持久化的Cookie。如果需要了解关于Erlang Cookie的信息，可以参见RabbitMQ官网的集群指南。

这里可以使用RABBITMQ_ERLANG_COOKIE参数进行设置:

docker run -d --hostname my-rabbit --name some-rabbit -e RABBITMQ_ERLANG_COOKIE='secret cookie here' rabbitmq:3 bash

2.Celery

除了通用的消息队列外，任务队列在分布式处理中也十分重要。任务队列的输入是工作的一个单元，称为任务，有多个工作者监听队列来获取任务并执行。

Celery是一个简单、灵活、高可用、高性能的开源分布式任务处理系统，专注于实时处理的任务队列管理，同时也支持任务调度。Celery基于Python实现，跟包括的Django、Flask、Tornado等Web框架都无缝集成，有庞大的用户与贡献者社区。Celery可用单机运行，也可以在多台机器上运行，甚至可以跨越数据中心运行。

(1)使用官方镜像

docker run --link some-rabbit:rabbit --name some-celery -d celery:latest
检查集群状态:

docker run --link some-rabbit:rabbit --rm celery celery status

启动一个celery worker，即Redis Broker

docker run --link some-redis:redis -e CELERY_BROKER_URL=redis://redis --name some-celery -d celery

检查集群状态:

docker run --link some-redis:redis -e CELERY_BROKER_URL=redis://redis --rm celery celery status

(2)使用Celery库

如果用户使用的框架已有Celery库，那么使用起来更加方便。

Python调用CeLery:

from celery import Celery

app = Celery('hello',broker='amqp://guest@localhost//')

@app.tast

def hello():
    return "hello world"

3.Hadoop

作为当今大数据处理领域的经典分布式平台，Apache Hadoop主要基于Java语言实现，由三个核心子系统组成:HDFS、YARN、MapReduce,其中HDFS是一套分布式文件系统；YARN是资源管理系统，MapReduce是运行在YARN上的应用，负责分布式处理管理。如果从操作系统的角度看，HDFS相当于Linux的ext3/ext4文件系统，而Yarn相当于Linux的进程调度和内存分配模块。

使用官方镜像

可以通过docker run指令运行镜像，同时打开bash命令行，如下所示:

docker run -it sequenceiq/hadoop-docer:2.7.0 /etc/bootstrap.sh -bash

此时可以查看各种配置信息和执行操作,例如查看namenode日志等信息:

 cat /usr/local/hadoop/logs/yarn-root-nodemanager-8c266b1ce6d8.out

4.Spark

Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，基于Scala开发。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLap开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。

与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark支持灵活的函数定义，可以将营业处理速度提升到一两个数量级，并且提供了众多方便的实用工具，包括SQL查询、流处理、机器学习和图处理等:

Spark体系包括如下三个主要组成:数据组成、API、管理框架。

(1)使用官方镜像

docker pull sequenceiq/spark:1.6.0

也可以使用docker build指令构建spark镜像:

docker build --rm -t sequenceiq/spark:1.6.0 .

另外，用户在运行容器时，需要映射YARN UI需要的端口:

docker run -it -p 8088:8088 -p 8042:8042 -h sandbox sequenceiq/spark:1.6.0 bash

启动后，可以使用bash命令来查看namenode日志等信息:

cat /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-sandbox.out

(2)验证

基于YARN部署Spark系统时，用户有两种部署方式可选:YARN客户端模式和YARN集群模式。

a.YARN客户端模式

在YARN客户端模式中，SparkContext(或称为驱动程序，driver program)运行在客户进程中，应用的master仅处理来自YARN的资源管理请求:

#运行spark shell

spark-shell \

--master yarn-client \

--driver-memory 1g \

--executor-memory 1g \

--executor-cores 1

#执行以下指令返回1000则符合预期

sc.parallelize(1 to 1000).count()

b.YARN集群模式

在YARN集群模式中，Spark driver驱动程序运行于应用master的进程中，即由YARN从集群层面进行管理。下面，用户以Pi值计算为例子，展现两种模式的区别:

Pi计算(YARN集群模式):

#执行以下指令，成功后，日志中会新增记录 "Pi is roughly 3.1418"

#集群模式下用户必须制定--files参数,以开启metrics

spark-submit \

--class org.apache.spark.examples.SparkPi \

--files $SPARK_HOME/conf/metrics.properties \

--master yarn-cluster \

--driver-memory 1g \

--executor-memory 1g \

--executor-cores 1 \

$SPARK_HOME/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

Pi计算(YARN客户端模式):

#执行以下指令，成功后，命令行将显示"Pi is roughly 3.1418"

spark-submit \

--class org.apache.spark.examples.SparkPi \

--master yarn-client

--driver-memory 1g \

--executor-memory 1g \

--executory-cores 1 \

$SPARK_HOME/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar

(3)容器外访问Spark

如果需要从容器外访问Spark环境，则需要设置YARN_CONF_DIR环境变量。yarn-remote-client文件夹内置远程访问的配置信息:

export YARN_CONF_DIR="`pwd`/yarn-remote-client"

只能使用根用户访问Docker的HDFS环境。当用户从容器集群外部，使用非根用户访问Spark环境时，则需要配置HADOOP_USER_NAME环境变量:

export HADOOP_USER_NAME=root

5.Storm

Apache Storm 是一个实时流计算框架，由Twitter在2014年正式开源，遵循Eclipse Public License1.0.Storm基于Clojre等语言实现。

Storm集群与Hadoop集群在工作方式上十分相似，唯一区别在于Hadoop运行的是MapReduce任务，在Storm上运行的则是topology。MapReduce任务完成处理即会结束，而topology则永远在等待消息并处理。

(1)示意架构图

其中包含如下容器:

Zookeeper:Apache Zookeeper三节点部署

Nimbus:Storm Numbus.

UI:Storm UI

Supervisor:Storm Supervisor(一个或多个)

 (2)本地开发测试

git clone https://github.com/denverdino/docker-storm.git

cd docker-swarm/local

代码库中的docker-compose.yml文件描述了典型的Storm应用架构。

用户可以直接运行下列命令构建测试镜像:

docker-compose build

一键部署一个storm应用:

docker-compose up -d

利用如下命令，可以伸缩supervisor的数量，比如伸缩到4个实例

docker-compose scale supervisor=4

朋友们也许会发现Web界面中并没有运行中的topology。这是因为Docker Compose目前只能保证容器的启动顺序，但是无法确保所依赖容器中的应用已经完全启动并可以正常访问。

为了解决这个问题，需要运行如下命令来再次启动topolgoy服务应用来提交更新的拓扑:

docker-compose start topology

随后刷新下UI界面，可以发现Storm应用已经部署成功。

6.Elasticsearch

Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索服务器，主要基于Java实现。它提供一个分布式的，多租户的全文搜索引擎，内含RESTful web接口。

Elasticsearch提供了实时的分布式数据存储和分析查询功能，很容易扩展到上百台服务器，支持处理PB级结构化或非结构化数据。配合Logstash、Kibana等组件，可以快速构建一套对日志信息的分析平台。

拉取官方镜像:

docker run -d elasticsearch

 也可以在启动时传入一些额外的配置参数:

docker run -d elasticsearch elasticsearch  -Des.node.name="TestNode"

目前使用的镜像内含默认配置文件，包含了预先定义好的默认配置。如果用户要使用自定义配置，可以使用数据卷，挂载自定义配置文件到/usr/share/elasticsearc/config:

docker run -d -v "$PWD/config":/usr/share/elasticsearch/config elasticsearch

如果需要数据持久化，可以使用数据卷指令，挂载至/usr/share/elasticsearch/data:

docker run -d -v "$PWD/esdata":/usr/share/elasticsearch/data elasticsearch

此镜像会暴露9200 9300两个默认的HTTP端口，可以通过此端口进行服务访问。9200端口是对外提供服务的API使用的端口。9300端口是内部通信端口，这些通信包括心跳，集群内部信息同步。